(Local Mean Decomposition,LMD)以及超球多类支持向量机的故障诊断方法.该方法首先对采集到的振动信号进行反卷积滤波处理,将高低频段进行分离并筛除不确定信号;而后,对MED处理过的信号进行LMD,选择对故障反映敏感的PF分量进行重构,并对重构信号进行信息熵的特征提取;最后将特征输入超球多类支持向量机进行超球构造与类别...
为了实现对回采工作面瓦斯浓度的准确预测,提出了基于LMD(Local Mode Decom-position)方法与支持向量机的采煤工作面瓦斯浓度预测模型。利用瓦斯浓度的历史数据,通过LMD分解得到生产函数(PF分量),分别对每个PF分量进行SVM建模预测,再把PF分量的预测值进行累加,得到瓦斯浓度的理论预测值。通过实例分析可以发现,与常规SVM方法...
2014噪声与振动控制NOISEANDVIBRATIONCONTROL第34卷 第6 期2014年12月文章编号: 1006-1355(2014)06-0174-04基于LMD样本熵与SVM的往复压缩机故障诊断方法邹龙庆1,陈桂娟1,邢俊杰1,姜楚豪2(1. 东北石油大学 机械科学与工程学院,黑龙江 大庆 163318;2. 北京联合大学 机电学院,北京 100020)摘要: 针对往复压缩机振动...
在分析瞬时性故障和永久性故障断路器跳闸后的端电压波形复杂性的基础上,提出了局部均值分解(LMD),近似熵和线性支持向量机(SVM)相结合的自适应重合闸整体实现方案.利用LMD分解故障信号得到若干个PF分量,选取前3个PF分量算出其近似熵值构成三维特征向量,将三维特征向量作为SVM的输入量来区分故障性质和捕捉电弧熄灭时刻....
摘要 本发明公开一种基于LMD近似熵和SVM的模拟电路故障诊断方法,包括步骤:用软件模拟诊断对象的故障;对每种故障利用蒙特卡洛分析法进行分析,把电路故障信号分解为一系列PF分量,选取前三个PF分量,求它们的近似熵,作为故障特征向量;在对故障进行分类时选用SVM,寻找最优的SVM参数,前一部分特征向量用于训练,后一部分特征向...
摘要:针对管道泄漏信号的非平稳特征以及管道泄漏孔径大小难以识别的问题,提出一种基于局域均值分解包络谱熵及支 持向量机的识别方法。该方法对管道泄漏信号进行局域均值分解,得到若干个瞬时频率具有物理意义的乘积函数 ,分量;计算各分量的峭度值并据此选出包含主要泄漏信息的分量作为主分量,对这些分量 进一步采用小波包分解...
本申请公开了一种本申请提供了一种基于LMD样本熵与SVM支柱绝缘子故障识别方法,包括:采集支柱绝缘子声振信号,利用支柱绝缘子振动声学检测设备采集支柱绝缘子声振信号作为样本;将所述支柱绝缘子声振信号通过LMD分解得到多个PF分量,然后对所述PF能量分量求样本熵.对所述样本熵进行统计分类,作为样本库;利用所述样本库数据创建...
摘要 本发明公开了一种基于局部均值分解(localmeandecomposition,LMD)、奇异值分解(singularvaluedecomposition,SVD)和基于信息几何的支持向量机(information-geometricsupportvectormachine,IG-SVM)的液压泵故障诊断方法,以提高小样本情况下故障诊断的精度。LMD作为一种自适应信号处理方法,可以自适应地将液压泵原始振动信号分解...
3. 南京理工大学 机械工程学院,南京 210094) 摘要: 将安全域的思想引 入滚动轴承的状态监测中,综合利用局部均值分解( LocalMeanDecomposition,LMD) 、主成分分析( PrincipalComponentAnalysis,PCA) 和最小二乘支持向量机( LeastSquareSupportVectorMachine,LSSVM) ,进行了滚动轴承运行状态的安全域估计以及正常和各种故障...
基于LMD-PCA-LSSVM的滚动轴承安全域估计和状态辨识方法